分数间隔判决反馈均衡技术的研究

本文研究了基于分数间隔的判决反馈均衡器,这种均衡器既对时间同步误差不敏感,又能在消除码间干扰的同时不引入噪声增益。分别采用最小均方算法,递归最小二乘算法和恒模算法来实现分数间隔判决反馈均衡器。通过仿真,比较了这三种算法的优缺点。在此基础上提出了一种改进的LMS和CMA算法相结合的混合算法。该算法只需要少量的训练序列,且性能比CMA算法有明显的改进。     

一种低复杂度并行软方向判决恒模盲均衡算法

针对并行软方向判决的CM盲均衡算法(CMA+SDD)可以明显改善单纯CMA均衡器性能,只是其运算量比较大的问题,在不产生星座缩减现象条件下,对CMA+SDD算法进行简化,提出一种能根据均衡器输出信号星座点位置对复平面进行随机划分的低复杂度算法.该算法可以克服S.Chen算法采用固定复平面划分带来的收敛慢的缺点,并减少了计算量.16QAM仿真结果表明该算法的收敛速度比S.Chen的算法快,并在低信噪比(SNR)下算法表现良好.     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

基于时间反转的水声信道判决反馈均衡算法

水声通信系统中多径扩展对水声信号传输有不利影响,而传统自适应均衡器不能实时补偿信道时变多径效应,因此利用时间反转技术的空时聚焦性,将时间反转技术与T/2分数间隔判决反馈均衡器相联合,构建了基于时间反转的水声信道判决反馈算法。仿真实验说明该算法可抑制码间干扰,降低误码率,验证了新算法的正确性和有效性。     

反馈滤波器长度对判决反馈均衡器性能的影响

为了使判决反馈均衡器的性能达到最佳,提出了一种判决反馈均衡器变步长可变阈值动态长度算法,并将该算法应用于研究反馈长度对自适应变长判决反馈均衡器性能的影响。结果表明：变长自适应判决反馈均衡器在前馈滤波器长度收敛到一定的范围内、判决延迟保持一定的情况下,反馈长度并不是越长越好。得出了反馈长度与自适应判决反馈均衡器的误差函数之间是一个U形函数关系的结论,该结论可以用于指导判决反馈滤波器的设计。     

结合数字锁相环空间分集判决反馈盲均衡算法

为了克服常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)收敛速度慢、稳态误差大及复信道引起相位旋转的缺点,提出了结合数字锁相环的等增益合并空间分集判决反馈盲均衡算法。该算法利用空间分集技术来提高信噪比,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,利用二阶锁相环来跟踪信道的时变特性,具有纠正相位旋转、收敛速度较快、稳态误差小的优点。时变多普勒频移水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性。     

恒模算法的一种在线自适应初始方法

利用恒模均衡器与维纳均衡器之间的关系,在Lang Tong等人提出CSR CMA的基础上,使用了一种新的初始化方法,对传统的恒模算法(CMA)进行了改进,使其可以在线自适应调整其初始权值,从而可以改善恒模算法的收敛性能,并防止恒模算法的误收敛。计算机仿真试验验证了改进算法优良的收敛性能。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

一种新的基于FPGA实现的判决反馈均衡器结构

自适应均衡算法是无线通信系统中解决多径效应的主要手段，由于无线通信系统带宽的不断增加，如何提高自适应均衡器的速度是一个非常迫切的问题，而反馈和复杂的矩阵运算会制约使用LMS算法判决反馈均衡器的工作速度的提高．为此，笔者从LMS算法中的梯度运算出发，解决了误差与均衡器输入向量之间的时序对应关系的协调，从而提出了一种适合于FPGA实现的高速判决反馈均衡器结构，最后给出了在FPGA上的具体实现结果，其表明了该算法对于提高判决反馈均衡器的工作速度有显著的效果．     

线性均衡器与判决反馈均衡器算法的学习曲线比较

为了说明判决反馈均衡器对信道中的码间干扰的消除作用,利用Matlab对线性均衡器和判决反馈均衡器在离散多径信道中进行仿真。最后,对两种算法的学习曲线进行分析对比,最终说明判决反馈均衡器的优越性。     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

DSE—CMA：一种新的常数模盲均衡算法

针对单输入多输出（SIMO）通信接收系统模型下的常数模算法计算量比较大的缺点,以及另一种改进的CMA算法,即Signed-Error CMA算法收敛性能不确定的弱点,引入了一种新的盲均衡算法,即Dithered Signed-Error CMA(DSE-CMA）算法,并分析了DSE-CMA算法的实现原理和实现过程中的各种约束条件,通过仿真实验比较了这3种算法的性能实验表明,DSE-CMA算法具有与一般恒模算法相近的性能,但计算量明显减小,且比SE-CMA算法稳定。     

基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

Single-User Blind Channel Equalization Using Modified Constant Modulus Algorithm

A modified constant modulus algorithm (MCMA) for blind channel equalization is proposed by modifying the constant modulus error function. The MCMA is compared with the conventional constant modulus algorithm (CMA) for symbol-spaced equalization of 4PSK signals. The result shows that the performance of the MCMA is superior to that of the CMA in both convergence rate and intersymbol interference for frequency selective channels in noisy environments. Simulation results using 8PSK signals also demonstrate that a fractionally spaced equalizer can preserve performance over variations in symbol-timing phase, whereas a baud-rate equalizer cannot.     

基于分数间隔均衡器的CMA＋DD双模式切换算法研究

研究了基于分数间隔均衡器的常数模与判决导引（DD）双模式切换算法,进行了多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的有效性。     

一种新的盲自适应频移滤波器

介绍了基于谱相关理论的频移滤波器，在此基础上提出了采用两种自适应算法的FRESH滤波器：LMS算法和CMA算法，并通过计算机仿真比较了两种算法的性能．结果表明，采用CMA算法的FRESH滤波器不需要训练序列，在性能上比较接近于传统的LMS算法，是一种实用的FRESH滤波器．     

基于酉空时码的盲信道均衡新算法

在具有码间干扰的多入多出（MIMO）无线通讯系统中,针对酉空时编码,提出了一种新的分数间隔矩阵恒模盲均衡算法。这种新算法比矩阵恒模算法表现出更快的收敛速度、更好地抑制噪声的性能。这种均衡器可以和非相干检测器配合使用．从而存存在码间干扰的情况下实现低复杂度的完全盲均衡。     

一种改进的QAM信号的恒模算法:MCADAMA

提出了一种适用于QAM系统的改进的双模式算法MCADAMA(modified CMA-assisted decision adjusted modulus algorithm).通过研究Afford提出的CADAMA双模式算法,受到MCMA算法的启发,结合恒模算法的特性,研究出了MCADAMA算法.通过搭建QAM盲均衡系统平台,把MCADAMA算法和其他3种恒模算法进行了比较,仿真结果表明,MCADAMA算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,有效地提高了系统性能.